公开(公告)号：CN102558325B

公开(公告)日：2015-08-19

申请号：CN201210006769.5

申请日：2012-01-11

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 唐克轩 ,  陆续 ,  江伟民 ,  张凌 ,  张利达 ,  张芳源 ,  沈乾 ,  吕宗友 ,  高尔娣

IPC: C07K14/415 ,  C12N15/29 ,  C12N15/84 ,  C12N1/21 ,  A01H5/00 ,  C12R1/01

Abstract: 本发明涉及一种青蒿AaORA蛋白及编码基因、转基因青蒿植株的获得方法；所述青蒿AaORA蛋白的氨基酸序列如SEQ ID NO：6所示；同时，本发明还涉及编码青蒿AaORA蛋白的核酸序列、植物干扰表达载体、根癌农杆菌菌株以及一种转基因青蒿植株的获得方法。本发明从青蒿中克隆AaORA基因，构建含AaORA基因的植物干扰表达载体，用根癌农杆菌EH105介导，将AaORA基因干扰表达载体转化青蒿；PCR检测外源目的基因AaORA的整合情况，高效液相色谱-蒸发光散射检测器测定青蒿中青蒿素含量，筛选获得青蒿素含量明显降低的转基因青蒿植株。

公开(公告)号：CN1584032A

公开(公告)日：2005-02-23

申请号：CN200410024695.3

申请日：2004-05-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 余舜武 ,  唐东芹 ,  张利达 ,  左开井 ,  唐克轩

IPC: C12N15/29 ,  C12N15/54 ,  C12N9/10 ,  C07K14/415 ,  C12N15/63 ,  C12N15/79

Abstract: 一种甘蓝型油菜抗逆信号传递激酶BnMPK3蛋白编码序列，属于基因工程领域。包括：编码具有甘蓝型油菜BnMPK3蛋白质活性的多肽的核苷酸序列，而且所述的核苷酸序列与SEQ ID NO.3中从核苷酸第154－1263位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者所述的核苷酸序列能与SEQ ID NO.3中从核苷酸第154－1263位的核苷酸序列杂交。本发明在植物抗旱病虫害等不良环境胁迫具有明显的作用，具有很大的应用价值，能够明显减少农作物在干旱半干旱、病虫害等不良环境条件下生物产量的损失。

公开(公告)号：CN1488755A

公开(公告)日：2004-04-14

申请号：CN03141543.1

申请日：2003-07-10

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 余舜武 ,  左开井 ,  张利达 ,  唐克轩

IPC: C12N15/29 ,  C12N15/79

Abstract: 一种甘蓝型油菜BnBDC1蛋白编码序列，属于基因工程领域。包括：编码具有甘蓝型油莱BnBDC1蛋白质活性的多肽的核苷酸序列，而且所述的核苷酸序列与SEQ ID NO.3中从核苷酸第42－1205位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者所述的核苷酸序列能与SEQ ID NO.3中从核苷酸第42－1205位的核苷酸序列杂交。本发明在植物抗旱耐盐方面具有明显的作用，具有很大的应用价值，能够明显减少农作物在干旱、半干旱、盐碱、半盐碱条件下生物产量的损失。

公开(公告)号：CN112185459A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011020892.3

申请日：2020-09-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张利达 ,  郑存俭 ,  刘源 ,  孙方楠

IPC: G16B15/30 ,  G16B15/20 ,  G16B50/30

Abstract: 本发明涉及一种植物与病原菌蛋白质相互作用的预测方法，包括步骤：1)收集宿主‑病原菌蛋白质互作阳性数据；2)收集蛋白质复合体模板空间结构，分析亚基对的互作界面；3)将宿主‑病原菌蛋白质序列进行同源结构建模，获取蛋白质同源空间结构模型；4)将蛋白质同源空间结构与蛋白质复合体模板空间结构进行比对，获取结构特征；5)提取非结构特征；6)基于结构特征和非结构特征，搭建机器学习模型并测试调整，对基因组尺度的水稻‑稻瘟病菌蛋白质互作进行预测。与现有技术相比，本发明充分借助已测定的蛋白质结构数据，及同源、结构域互作等信息，能够有效、快速、简捷地提取植物‑病原菌蛋白质相关互作特征信息。

公开(公告)号：CN110853702A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201910979313.9

申请日：2019-10-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张利达 ,  雷雨 ,  洪剑伟 ,  郑存俭 ,  赵佳薇

IPC: G16B15/00 ,  G16B20/30 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明涉及一种基于空间结构的蛋白质相互作用预测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集蛋白质三维空间结构标准数据；(2)构建蛋白质相互作用正、负样本数据集；(3)提取正、负样本数据集中的蛋白质三维空间结构标准数据的结构矩阵；(4)构建用于蛋白质相互作用预测的深度学习模型；(5)将正、负样本集中的结构矩阵输入至深度学习模型，训练深度学习模型；(6)获取目标蛋白质三维空间结构数据；(7)提取目标蛋白质三维空间结构数据的结构矩阵；(8)深度学习模型预测得到目标蛋白质相互作用的概率。与现有技术相比，本发明蛋白质三维空间结构数据能够提高模型对蛋白质相互作用的识别能力，大大提高蛋白质相互作用的预测准确性。

公开(公告)号：CN105279396A

公开(公告)日：2016-01-27

申请号：CN201510697716.6

申请日：2015-10-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张利达 ,  刘奕慧 ,  刘诗薇

IPC: G06F19/18 ,  G06F19/24

Abstract: 一种植物抗旱基因模块发掘方法，该方法基于基因相互作用网络，采用马尔可夫聚类算法对基因互作网络进行模块化分析，并利用基因芯片与全基因组关联数据对基因模块的抗旱作用大小进行评估。根据各个基因模块的抗旱贡献大小，筛选关键抗旱基因模块。与现有方法相比，该方法侧重于全新抗旱基因群的发现，极大地提高了植物抗旱基因发掘的效率与准确性。